A mesterséges intelligencia alkalmazása a cukorbetegek szemszövődményeinek korai felismerésében (AI)

A mesterséges inelegancia (AI) korszakában a diabéteszes retinopátiában szenvedő betegek ellátása során erősen ajánlott a felsőfokú ellátásról a másodlagos és alapellátásra való átállás.

Az alacsony működés miatt a mesterséges intelligencia a diabéteszes retinopátia korai felismerésére és szűrésére használható, ha a szolgáltatást tömeges lakosságon és korlátozottan korlátozott szemészeti szolgáltatásokkal rendelkező területeken alkalmazzák.

Az AI-alapú szemészeti ellátás a diabéteszes retinopátia szűrése tekintetében hatékonyabbá és olcsóbbá teszi a szűrési folyamatot, és átruházható technikusokra, gyakorló orvosokra és/vagy akár otthoni önszűrésre is.

Felismerve a 2-es típusú diabetes mellitus (T2DM) magas prevalenciáját a felnőttek körében, a nem mydriatikus szemfenéki kamera mesterséges intelligencia mellett hatékony a szemvizsgálatokban, mivel javítja a felnőttek szemszűréshez való alkalmazkodását.

A kísérlet elsődleges célja az AI-eszközök szemfenéki kamerák alkalmazásának hatékonyságának felmérése a diabéteszes retinopátia és makulaödéma korai felismerésében az alapellátásban részt vevő cukorbetegek körében.

Kutatási kérdések:

Mennyire hatékony a mesterséges intelligencia alapú szemészeti ellátás az alapellátásban a makulaödéma magas kimutatási arányának elérésében? Mennyire hatékony a mesterséges intelligencia alapú szemészeti ellátás az alapellátásban a retinopátia magas kimutatási arányának elérésében?

Általános cél:

Megbecsülni az AI-alapú szemészeti ellátás hatékonyságát az alapellátási központokban a makulaödéma és a retinopátia magas kimutatási arányának elérésében a cukorbetegek körében.

Konkrét célok:

1. cél: Összehasonlítani a beavatkozás során észlelt makulaödémás esetek arányát az alapellátásban részt vevő kontrollcsoporttal (rutin szemészeti ellátással).

2. cél: Összehasonlítani a beavatkozás során észlelt retinopátiás esetek arányát az alapellátásban részt vevő kontrollcsoporttal (rutin szemészeti ellátással) szemben.

Irodalmi áttekintés:

Bár a legújabb modelleket javasolták olyan digitális egészségügyi megoldások megvalósítására, mint az áramlási horgászat, a beáramlási tölcsér, a piramis és a keverőkártyák, amelyek lehetőséget jelentenek a fokozatosan növekvő kapacitással és a digitális egészségügy működésére való hajlandósággal rendelkező klinikai szolgáltatások számára.

Az AI, a távegészségügy és a dolgok internete (IoT) elterjedése azonban számos kihívással néz szembe világszerte. Ezeknek a digitális egészségügyi megoldásoknak az átvétele előtt számos akadály áll, amelyek az infrastruktúrára, az eszköz minőségére, a közös hajlandóságra és a jogi szempontokra vezethetők vissza.

A bizonyítékok feltárták, hogy a Macustat retinafunkciós szkennelés AI alkalmazása az életkorral összefüggő makulaödémában vagy diabéteszes retinopátiában szenvedő betegek távfelügyeletében nagy hatással van a betegek egészségére.

Kutatási tervezés és módszerek:

Ez egy hat hónapos, csoportosított, randomizált vizsgálat, amely II-es típusú cukorbetegségben szenvedő betegeket vesz fel, akik a Hail város alapellátási központjaiban lévő elsődleges szemészeti klinikákon vesznek részt.

Résztvevők (P):

A résztvevők mindkét nem II-es típusú cukorbetegek, akik a kiválasztott alapellátási központokban járnak, függetlenül a betegség időtartamától és az aktuálisan kapott gyógyszeres kezelés típusától. A résztvevők 18 éven felüliek lehetnek. A fiatalkori diabetes mellitusban szenvedő gyermekek és fiatal felnőttek kizárásra kerülnek. Ezen túlmenően a súlyosan beteg és a mentális zavarokkal küzdő betegek kizárásra kerülnek. A résztvevőket az elején értékelik, hogy összegyűjtsék az alapadatokat a diabéteszes retinopátiáról és a makulaödémáról mesterséges intelligencia eszközökkel, hogy jelentsék az észlelt eseteket. A tárgyalás végén a feltárt esetekről hasonló jelentést kapnak három és hat hónappal a tárgyalás kezdete után.